如何将函数应用于PySpark DataFrame的指定列的每一行

时间:2017-07-17 01:44:07

标签: apache-spark pyspark apache-spark-sql spark-dataframe pyspark-sql

我有一个PySpark DataFrame由三列组成,其结构如下所示。

In[1]: df.take(1)    
Out[1]:
[Row(angle_est=-0.006815859163590619, rwsep_est=0.00019571401752467945, cost_est=34.33651951754235)]

我想要做的是检索第一列(angle_est)的每个值,并将其作为参数xMisallignment传递给定义的函数,以设置类对象的特定属性。定义的函数是:

def setMisAllignment(self, xMisallignment):
    if np.abs(xMisallignment) > 0.8:
       warnings.warn('You might set misallignment angle too large.')
    self.MisAllignment = xMisallignment

我正在尝试选择第一列并将其转换为rdd,并将上述函数应用于map()函数,但它似乎不起作用,MisAllignment无论如何都没有改变。

df.select(df.angle_est).rdd.map(lambda row: model0.setMisAllignment(row))

In[2]: model0.MisAllignment
Out[2]: 0.00111511718224

任何人都有想法帮助我让这个功能起作用吗?提前谢谢!

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以将您的函数注册为spark UDF,类似于以下内容:

spark.udf.register("misallign", setMisAllignment)

您可以在此测试套件中获得许多创建和注册UDF的示例: https://github.com/apache/spark/blob/master/sql/core/src/test/java/test/org/apache/spark/sql/JavaUDFSuite.java

希望它能回答你的问题